function [pix_cor] = get_single_project_coor(A,R,T,K, WorldPoint_Val)
%A是相机内参
%R:旋转矩阵的r1和r2
%T;平移矩阵
%WorldPoint_Val空间坐标
%pix_cor返回图形坐标
%example:pix_cor = get_single_project_coor(homographies(:,:,1),rotation(1,:),translation(1,:),worldPoints(1,:))
%%
X = WorldPoint_Val(1,1);
Y = WorldPoint_Val(1,2);
M = [X;Y;1];
k1 = K(:,1);
k2 = K(:,2);
%1.定义H投影矩阵
R_val = rotationVectorToMatrix(R);
RT_C_1 = [R_val(:,1),R_val(:,2),T'];
XY = RT_C_1*M;
UV = A*XY;
UV=[UV(1,:)./UV(3,:); UV(2,:)./UV(3,:); UV(3,:)./UV(3,:)];
XY=[XY(1,:)./XY(3,:); XY(2,:)./XY(3,:); XY(3,:)./XY(3,:)];%3*1的矩阵
R2 = XY(1,:)^2 + XY(2,:)^2;
D(1,:) = UV(1,:) + (UV(1,:)-A(1,3))*(k1*R2+k2*(R2^2));
D(2,:) = UV(2,:) + (UV(2,:)-A(2,3))*(k1*R2+k2*(R2^2));
% 输出像素坐标
pix_cor = D;
%定义3*4的H投影矩阵
%2.因为有很多张图片，因此需要先了解到每张图片有多少个角点被识别到，另外每张图片对应一个外参
%t：平移矩阵是1*3个参数 r：旋转矩阵也是1*3个参数因为没做变换，所以每张图片外参有6个，内参5个
%imagePoints:识别到的角点坐标数目，worldPoint是角点的空间坐标
%我们分别将参数都设为当前的参数作为初始值，然后放入LM算法中进行迭代
%其迭代的函数是
end